OpenTripPlanner室内高程数据处理优化方案

现状分析

OpenTripPlanner(OTP)作为一款开源的多模式交通规划系统，在处理室内空间的高程数据时存在一些技术挑战。当前系统通过一组默认标签(bridge、embankment、tunnel)来判断是否直接使用高程数据，这种机制在室外场景下表现良好，但在室内环境却面临特殊问题。

核心问题

室内空间的高程处理存在两个主要技术难点：

1. 标签覆盖不足：现有系统未能充分考虑室内特有的标签组合，如cutting、location=underground和indoor=yes等，导致高程数据误用。

2. 高程插值算法缺陷：对于不直接使用高程数据的路径，系统通过MissingElevationHandler进行插值计算，但在大型室内空间(如商场、车站)中会产生不合理的陡坡，严重影响轮椅导航、步行和骑行路线的准确性。

技术解决方案

第一阶段：标签系统扩展

已完成对默认OSM映射器的更新，新增了以下标签组合的高程忽略规则：

• cutting标签
• location=underground
• indoor=yes

这一改进使系统能够更准确地识别室内空间，避免直接使用可能不准确的屋顶高程数据。

第二阶段：高程插值算法优化

当前的高程填补逻辑存在以下技术特点：

1. 依赖周边路径的高程数据进行插值
2. 对大型连续室内空间处理不足
3. 可能产生不符合实际情况的坡度变化

优化方案需要考虑：

• 室内空间的平面特性：多数室内步行区域应保持相对平坦
• 出入口过渡区域：需要平滑连接室内外高程
• 特殊垂直交通节点：如电梯、扶梯等需要特殊处理

第三阶段：大型室内空间专项处理

针对商场、交通枢纽等大型室内空间，建议采用：

1. 平面化处理：对连续室内区域采用统一高程
2. 边界过渡区：在出入口设置合理的高程渐变区
3. 人工修正机制：允许对特殊区域进行高程覆盖

实施建议

1. 数据预处理阶段：建立室内空间识别规则集，准确标记需要特殊处理的区域。

2. 高程计算阶段：开发针对室内空间的高程平滑算法，避免突变坡度。

3. 验证测试阶段：重点测试轮椅导航在复杂室内环境中的表现，确保无障碍通行的可行性。

技术展望

通过完善标签系统和高程处理算法，OpenTripPlanner将能够更准确地处理室内空间导航，特别是在复杂建筑环境中的多模式交通规划。这一改进不仅提升常规导航体验，更重要的是增强了无障碍通行的可靠性和实用性。